CONHECIMENTO
Aprendizados
Consulte conclusões já geradas e evite repetir testes sem necessidade.
Criar novos anúncios RSA (Google Ads)
O que aprendemos
Novos RSAs combinados com negativação de termos fora do alvo reduzem drasticamente o CP-MQL (e elevam o CTR), mesmo com queda forte de impressões. Vale replicar essa prática em outras campanhas de Search. Ressalva metodológica: por ser um teste combinado (novos RSAs + negativação), não é possível atribuir a melhora isoladamente a uma das mudanças; testes futuros desse tipo devem isolar a variável.
Mudança na estrutura de conteúdo - Newsletter de Remuneração e bem-estar
O que aprendemos
Na newsletter de Remuneração & Bem-Estar, o formato de chamada curta com direcionamento para a matéria completa foi acompanhado por crescimento progressivo da taxa de cliques nos dois meses. O resultado fornece um sinal mais consistente de que o formato pode favorecer o engajamento desse público, embora não tenha sido suficiente para alcançar o benchmark de 2%.
Novas campanhas de Bing
O que aprendemos
Bing é um excelente canal para a gente
Campanha exclusiva para palavras-chave de marca ValeCard
O que aprendemos
A separação das palavras-chave de marca ValeCard em uma campanha exclusiva esteve associada a uma eficiência de compra de tráfego significativamente maior no período observado. O resultado indica que gerenciar a demanda de marca separadamente pode ser uma estratégia mais eficiente para controlar o CPC do que mantê-la na estrutura compartilhada anterior.
Corte de orçamento de 53% e realocação entre campanhas (Google Ads)
O que aprendemos
Concentrar verba nas campanhas com melhor CP-MQL permite reduzir o orçamento total do Google Ads sem perder volume de MQL.
Remarketing por nível de engajamento com vídeos
O que aprendemos
O remarketing por nível de engajamento foi capaz de gerar volume de leads acima do critério estabelecido, mas esse resultado não se refletiu em evolução comercial relevante na etapa seguinte de abordagem.
A campanha superou o critério de sucesso de geração de leads, com 50 leads frente à meta de 30. No entanto, a abordagem posterior via WhatsApp apresentou baixa taxa de resposta e nenhum avanço nas conversas respondidas. Antes de ampliar a geração de leads, o próximo passo busca entender e melhorar a capacidade de transformar esses contatos em oportunidades comerciais.
Arquitetura de roteiros para retenção | RH Summit 2026
O que aprendemos
As arquiteturas produziram comportamentos diferentes no início do consumo, mas essa vantagem não se sustentou até 75% do vídeo. O Roteiro 3 teve maior atenção inicial, enquanto o Roteiro 2 gerou maior volume de reproduções; ainda assim, todos convergiram para Hold Rates baixos e próximos entre si. Isso sugere que o próximo aprendizado deve estar menos concentrado apenas no gancho inicial e mais na capacidade do roteiro de sustentar interesse ao longo do vídeo.
Copy × Layout para conversão | Remarketing NR-1
O que aprendemos
A audiência aquecida pela campanha de awareness demonstrou capacidade de gerar leads no remarketing, superando a meta estabelecida. O Criativo 2 concentrou a maior parte dos resultados e se torna a principal referência para novos experimentos. Entretanto, é necessário controlar diferenças de entrega e investimento antes de atribuir sua vantagem especificamente à copy ou ao layout.
Bing · Corte de verba da REB
O que aprendemos
Até aqui, nada sobre a hipótese. O aprendizado é operacional — antes de considerar qualquer leitura válida, verificar se houve entrega mínima no período.
Bing · Aumento de verba da MOB
O que aprendemos
Ainda nada sobre a hipótese de escala. Ressalva que já vale: o único ganho do Bing até hoje (Baken Construtora, R$ 200 mil, fechado em 01/09) veio de lead desta campanha, gerado antes da parada.
MOB · Reestruturação de keywords (combinado)
O que aprendemos
Leitura contaminada e assumida como tal desde 28/08 — a MOB acumulou seis mudanças sobrepostas (frase, pausa de keywords, negativação, RSA SIAG, AI Max e 43 negativas). Não é possível atribuir a piora à correspondência de frase isoladamente. O aprendizado é de método: cinco alavancas na mesma campanha em duas semanas custam a leitura de todas.
Meta · Troca de público da REB
O que aprendemos
Trocar o público não resolveu. Com dois meses de dado e nenhum lead qualificado, o problema parece ser de oferta ou de evento de otimização, não de segmentação. A campanha otimiza por formulário, então o algoritmo compra quem preenche e não quem tem perfil.
MOB · Teste de AI Max
O que aprendemos
Alcance não é resultado. O indicador do teste era CPC, e o efeito que decidiu a questão — custo por lead — nem estava entre os secundários. Como a MOB responde por 74% da verba do Google, a mudança sozinha levou o CPL da conta de R$ 132 para R$ 223 e foi a causa central do estouro de R$ 54 mil projetado para setembro, depois contido para R$ 12 mil com corte de verba. Aprendizado de método: todo teste de correspondência ou automação de lances precisa ter custo por lead entre os indicadores, não só CPC.
Institucional · Negativação de termos de credenciamento
O que aprendemos
A negativação age sobre o termo de pesquisa, mas o tráfego de marca continua chegando na home, que oferece o formulário de credenciamento. A causa nunca foi o termo e sim o destino — negativar não tinha como resolver.
REB e Vale Mais · RSAs novas
O que aprendemos
RSA novo não recuperou Ad Rank. As duas rodam com CPC de R$ 12,77 e R$ 10,94, um quinto dos R$ 64 da MOB, e ambas aparecem limitadas por orçamento — o gargalo mais provável é preço de leilão, não criativo. Registro metodológico: a leitura intermediária de 24–30/08, que indicava melhora para 40,1% na REB, usava a métrica de 1ª posição e não era comparável ao baseline. Sempre usar a parcela de impressões perdida por classificação da rede de pesquisa inteira.
Mudança na estrutura de conteúdo - Newsletter de Mobilidade
O que aprendemos
O formato de chamada curta com direcionamento para a matéria completa apresentou sinal de aumento de cliques em Mobilidade quando considerado o período total, mas o efeito não se mostrou consistente mensalmente. O resultado sugere potencial no formato, porém ainda não oferece evidência suficiente de que ele, isoladamente, sustente maior engajamento.
Otimização Meta Ads — pausar frota leve/pesada; ajustar REB e MOB Rebate
O que aprendemos
A realocação derrubou o custo por lead do Meta (R$ 141 para R$ 104, -26%).
Unificação Google Ads — Frota Leve absorvida pela MOB
O que aprendemos
Mover a verba da Frota Leve (em piora há 4 meses) para a MOB não elevou o CP-MQL — pelo contrário, o custo por MQL geral do Google caiu 12% na semana seguinte. Uma realocação de budget entre campanhas Search pode melhorar a eficiência sem precisar criar nova estrutura. O CP-Opp (fundo de funil) ainda matura e será lido em ~10/09 para fechar o efeito completo.
Campanha de fim de semana reativada, lance -80% (Google Ads + Bing)
O que aprendemos
Reativar campanha de fim de semana com lance −80% não eleva o CPL semanal — a semana com fds ativo (R$ 118) ficou 30% mais barata que a anterior sem fds (R$ 170). O volume de fds vem a custo controlado. Para medir o efeito puro do fds, comparar CPL de sáb/dom vs dias úteis dentro da mesma janela numa próxima leitura.
Ajustes de listas de palavras-chave (Google Ads)
O que aprendemos
Ajustar as listas de palavras-chave junto com a criação de novos RSAs faz parte de um pacote de otimização de Search que reduz o CP-MQL e o vazamento de verba; por ser um teste combinado, é difícil isolar o efeito individual desse ajuste. Testes futuros desse tipo devem isolar a variável (rodar o ajuste de listas separadamente dos novos RSAs) para permitir a atribuição.
Campanha Mob Cidades Separadas (Ajustes Meta)
O que aprendemos
A campanha com um grupo de anúncio com as cidades, fez o custo médio sair de R$ 96,49 pra 87,44.
Segmentação da campanha de Google Ads por perfil de frota
O que aprendemos
A maior especialização das campanhas por perfil de frota, combinando segmentação, palavras-chave e landing pages dedicadas, não se mostrou suficiente para reduzir o CP-MQL nas condições avaliadas. Os resultados sugerem que aumentar a especificidade da jornada não necessariamente se traduz em maior eficiência de geração de MQLs e que a nova estrutura precisa ser revista antes de uma eventual ampliação.
Aquisição geolocalizada no RH Summit 2026
O que aprendemos
A estratégia completa atingiu o volume mínimo esperado de leads. Ao mesmo tempo, a perda de atenção nos primeiros momentos dos vídeos indica que criativo e/ou gancho inicial são oportunidades relevantes para um próximo teste. O experimento não permite concluir isoladamente quanto a geolocalização contribuiu para o resultado.
Reativação de Leads Perdidos - MOB
O que aprendemos
A abordagem com dor financeira ligada ao combustível conseguiu gerar resposta, especialmente na base de desqualificados. Porém, os fluxos de oportunidade perdida tiveram baixa entrega e alto erro, o que limitou o potencial de reativação e indica que a qualidade da base impacta fortemente o resultado
Priorizar bases com melhor entregabilidade e testar novas variações de copy mantendo o gancho de economia com combustível. Também vale reduzir dependência dos fluxos de repique, que mostraram baixa eficiência.
Nova campanha Demand Gen para Frota Leve (Google Ads)
O que aprendemos
Campanhas Demand Gen em feed não converteram para Frota Leve; esse formato não é adequado para esse público/oferta.
Reativação de Leads Perdidos via WhatsApp - REB
O que aprendemos
abordagem com referência à NR-1 ajuda a aumentar respostas em bases menos perdidas, mas não garante conversão em oportunidades. Bases de oportunidade perdida exigem revisão de qualidade e critérios de seleção, pois apresentam forte limitação de contato e aderência.
Fazer um novo teste focando em bases mais frescas e segmentações com maior chance de contato, mantendo o gatilho de NR-1 onde performa melhor e testando novas variações de copy e canal.
Captura de Leads via Comunidade Concorrente no WhatsApp
O que aprendemos
A abordagem consultiva gera algumas respostas na prospecção geral, mas em volume insuficiente para converter em oportunidades. O fluxo para comunidade concorrente, na forma atual, não gera resposta, indicando baixa aderência da mensagem ou baixa prioridade desse contato. A qualidade da base e os erros impactam diretamente a entregabilidade e os resultados.
Reativação - Soluções CORP (Gestão de Despesas)
O que aprendemos
Aprendemos que a mensagem ligada à automação e previsibilidade desperta algum interesse na base de desqualificados, mas ainda em volume muito baixo para gerar avanço em oportunidades. Também aprendemos que a base de oportunidade perdida CORP tem entregabilidade muito limitada, com muitos erros, o que reduz drasticamente o impacto de qualquer fluxo de reativação e exige revisão da base e da abordagem de contato.